자동화 AI
구독소프트웨어 엔지니어링에 대한 DevOps 접근법을 통해 개발과 운영을 통합함으로써 출시 속도가 혁신적으로 향상되었습니다. 오늘날의 DevOps 원칙에서는 통합 및 배포를 지속적으로 집행하는 프레임워크를 제공하여 개발팀 프로세스를 안내할 가능성이 매우 높습니다. DevOps 접근법을 사용하여 소프트웨어를 개발하면 개발, 테스트, 승인, 생산(DTAP)으로 이루어진 수명 주기를 따르게 됩니다. 개발팀이 대규모이며 특히 분산되어 있는 조직에서는 DevOps 접근법 채택을 통해 소프트웨어 개발 주기(SDLC) 프로세스가 크게 개선되었음을 확인했습니다. 따라서 엔터프라이즈급 규모의 로봇 프로세스 자동화(RPA) 봇 개발에 동일한 DevOps 접근법을 채택하는 것이 적절합니다.
오늘날 대부분의 RPA 솔루션에서는 봇을 개발 주기의 특정 단계에서 다음 단계로 이동할 수 있는 기능을 제공합니다. 이것은 봇 수명 주기 관리(BLM)에 대한 DevOps 접근법을 지원한다는 의미일까요? 아닙니다. 단순히 DevOps 수명 주기를 따라 봇을 이동하는 것이 BLM이라는 생각에는 근거가 없습니다. 그러나 여러 근거 없는 통념과 마찬가지로, 이 생각은 면밀하게 검토하지 않을 경우 그럴 듯하게 들립니다.
DevOps와 BLM은 다릅니다
DevOps 수명 주기의 각 단계는 별도의 환경에서 발생합니다. 특정 환경에서 개발하고 다른 환경에서 테스트합니다. 생산 또한 별개입니다. 따라서 봇 수명 주기를 관리하려면 수명 주기의 단계에 따라 봇 환경을 별도로 유지할 수 있어야 합니다. 또한 전체 봇 패키지를 다른 단계로 이동할 수 있어야 합니다.
봇 A를 생성한다고 가정해 보겠습니다. 효과적인 실행을 위해 봇 A에 개별 프로세스 A.1, A.2, A.3이 사용됩니다. 봇과 그 종속성은 패키지처럼 봇 수명 주기를 따라 관리 및 이동해야 합니다. "당연하죠."라고 하겠지만 대부분의 RPA 솔루션에서는 이를 쉽게 수행하지 못하고, 사용자가 제공하는 환경 사이에서 봇을 가져오고 내보내기만 합니다. 봇 종속성을 별도로 관리합니다. "정말요? 지루할 것 같아요"라고 말할 것입니다. 사실입니다. 그리고 RPA 프로그램 관리자도 말하겠지만 상당히 지루합니다.
봇 개발 환경의 DevOps
진정한 BLM 프레임워크가 없다면 개발 및 테스트 환경을 구축하고 관리해야 합니다. 또한 종속성을 개별적으로 관리하고 개선해야 합니다. 이러한 작업은 RPA의 개념을 증명할 때는 잘 작동될 수 있지만 확장되지 않습니다. 연결이 끊긴 프로세스를 사용하여 관리해야 하는 봇이 많을수록 봇을 생산하는 데 걸리는 시간이 길어집니다. 또한 종속성을 누락한 경우 오류가 더 많이 발생하여 연속된 통합 및 배포가 지연될 수 있습니다.
규정 준수도 문제가 될 수 있습니다. Sarbanes-Oxley Act(SOX)에서 다루는 재무 프로세스와 같이 규정 준수 요구 사항이 있는 프로세스와 관련된 봇의 경우, 진정한 BLM 프레임워크가 없으므로 봇에 대한 자체 제어 기능을 개발하고 관리해야 합니다.
BLM을 통한 확장
Automation Anywhere Enterprise에 포함된 BLM 프레임워크는 단순히 봇을 가져오고 내보내는 것보다 훨씬 많은 작업을 수행하며, DevOps 워크플로에 쉽게 통합됩니다. 완벽한 버전 제어 및 롤백 기능을 포함하여 별도의 개발, 테스트, 승인 및 생산 환경에 대한 지원이 기본으로 제공됩니다.
매우 세분화된 역할 기반 액세스 제어(RBAC)는 기업이 갖추어야 할 또 하나의 기능으로, Enterprise RPA 플랫폼의 보안을 뒷받침합니다. 세분화된 RBAC를 사용하면 봇이 DevOps 수명 주기의 여러 단계에서 원활하게 전환됩니다. 그렇다면 종속성은 어떨까요? 종속성은 봇과 함께 전환됩니다. Automation Anywhere Enterprise는 봇 수명 주기의 일부로 전체 봇 패키지를 관리하기 때문입니다. 버전, 역할, 봇 패키지에 대한 이와 같은 제어 기능을 통해 규정 준수 요구사항이 엄격한 경우에도 더 많은 봇을 신속하게 개발할 수 있습니다. 이를 통해 RPA를 기업 전반으로 신속하게 확장하고 고급 ROI를 훨씬 더 신속하게 경험할 수 있습니다. 이는 효과적으로 준비한 엔터프라이즈급 RPA 전략의 특징입니다.
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